No creo que esté perdiendo la memoria. Creo que estoy intentando pensar a la velocidad de la IA

Durante las últimas semanas he empezado a notar algo extraño, olvido pequeñas cosas.. no cosas importantes, no conversaciones completas, nombres de personas o acontecimientos. Son piezas pequeñas de cosas que normalmente hago casi automáticamente.

Por ejemplo, llevo años preparando por la noche todo lo que necesito para ir al gimnasio temprano por la mañana, cosas como ropa, zapatos, suplementos, de hecho es una rutina bastante estable.

Pero últimamente algunas noches preparo la ropa y olvido los zapatos, o dejo los zapatos pero no preparo los suplementos y no es que al día siguiente no recuerde qué son los suplementos o por qué debería tomarlos.

Simplemente una parte de la secuencia desaparece.

También empezó a ocurrirme trabajando y lo noto porque es claro para mi, pero puedo estar trabajando con tres o cuatro agentes de inteligencia artificial al mismo tiempo, cada uno resolviendo un problema diferente, quizás en distintas aplicaciones o tickets, explorando algo nuevo, puede ser cualquier cosa.

Mientras uno ejecuta algo, paso al siguiente, mientras ese responde, reviso otro.

Entonces aparece una nueva respuesta, cambio de ventana y, en algún momento, me doy cuenta de que olvidé completamente qué estaba haciendo unos minutos atrás. Lo interesante es que, cuando regreso al contexto anterior, normalmente lo recuerdo.

Y eso me hizo empezar a preguntarme:

¿realmente estoy teniendo un problema de memoria?

O quizás el problema está en otro lugar.

Quizás no estoy olvidando. Quizás estoy perdiendo el contexto.

Durante mucho tiempo usamos memoria y atención casi como si fueran la misma cosa.

Pero no lo son.

Para recordar algo primero necesitamos haber prestado suficiente atención como para registrarlo. Y para terminar una tarea necesitamos mantener durante cierto tiempo una representación mental de lo que estamos haciendo:

qué problema estoy resolviendo, qué he probado, qué falta, qué estoy esperando, qué debería hacer después.

Podemos pensar en eso como una especie de contexto cognitivo. Los programadores conocemos muy bien el concepto.. un proceso tiene un estado y una aplicación tiene un contexto, similar a una conversación con un modelo también tiene un contexto.

Y nosotros también, el problema es que nuestro contexto no es infinito.

Antes esperaba por las máquinas

Llevo más de veinte años desarrollando software, quizas un poco mas y durante gran parte de ese tiempo las máquinas eran mucho más rápidas calculando que nosotros, por supuesto, pero existían muchos momentos en los que simplemente había que esperar.

Compilar. Ejecutar tests. Buscar documentación. Investigar un error. Leer Stack Overflow. Intentar una solución. Descubrir que no funcionaba. Volver a pensar.

Incluso cuando trabajábamos rápido, el propio proceso introducía pequeños espacios. Hoy puedo explicar un problema a un agente y, mientras lo resuelve, abrir otro agente para trabajar en otra cosa. Después otro y quizás otro.

Desde el punto de vista de la computadora esto es maravilloso, tenemos paralelismo.

Pero eventualmente ocurre esto:

Agente A → terminado
Agente C → pregunta
Agente B → terminado
Agente D → necesita una decisión

Y todos esos caminos vuelven al mismo lugar:

Yo.

Ahí ya no existe paralelismo.

Existe una sola persona intentando reconstruir cuatro contextos diferentes.

La IA puede trabajar en paralelo. Yo no.

Creo que durante estos últimos meses he cometido un error bastante sencillo. He confundido la velocidad a la que puedo producir trabajo con la velocidad a la que puedo pensar sobre ese trabajo.

Son cosas completamente diferentes.

Si un agente puede producir código en tres minutos en lugar de treinta, intuitivamente parece que gané veintisiete minutos, entonces puedo poner otro agente a trabajar. Y después otro.

Pero cada agente genera algo que tengo que comprender, tengo que revisar qué hizo, entender las decisiones que tomó y detectar si interpretó correctamente el problema. Relacionar ese resultado con el resto del sistema y finalmente decidir qué viene después.

La IA eliminó una parte enorme del coste de producción.

Pero no eliminó necesariamente el coste de entender, evaluar, integrar y decidir.

El cambio de contexto no es gratis

Esto no empezó con la inteligencia artificial.

Hace años que sabemos que cambiar constantemente entre tareas tiene un coste cognitivo, existe incluso un concepto bastante interesante llamado attention residue.

La idea, simplificada, es que cuando dejamos una tarea para empezar otra, una parte de nuestra atención permanece todavía vinculada a la tarea anterior.

Cambiamos de ventana, pero el cerebro no necesariamente cambia de contexto con la misma velocidad. Eso ya ocurría cuando alternábamos entre email, Slack, reuniones, código y documentación.

Pero los agentes introducen algo nuevo:

la posibilidad de multiplicar muchísimo el número de procesos que podemos mantener activos simultáneamente.

Antes quizás tenía dos cosas pendientes, ahora puedo tener diez. La computadora puede mantener perfectamente diez procesos, pero mi cerebro probablemente no.

El problema podría ser exactamente el contrario al que imaginábamos

Hay una conversación creciente sobre cognitive offloading con inteligencia artificial.

La preocupación es bastante razonable:

~ si delegamos constantemente memoria, escritura, cálculo, investigación o razonamiento a una máquina, quizás terminemos ejercitando menos algunas capacidades cognitivas.

Pero creo que existe otro problema que podría ser igual de interesante.

No pensar menos, intentar pensar demasiado o más exactamente, intentar cambiar de pensamiento demasiado rápido

La IA me permite iniciar muchas más cosas y eso produce más resultados. Los resultados producen más decisiones. las decisiones producen nuevos procesos. Y cada proceso reclama un pequeño espacio dentro de mi atención.

Podríamos terminar con algo parecido a:

más IA
↓
más capacidad de producción
↓
más tareas simultáneas
↓
más resultados que supervisar
↓
más decisiones
↓
más cambios de contexto
↓
menos atención sostenida

Entonces aparece una paradoja bastante extraña.

Podemos ser mucho más productivos y sentirnos cognitivamente peor al mismo tiempo.

Quizás por eso parece un problema de memoria

Cuando pierdo el contexto de algo que estaba haciendo hace cinco minutos, la experiencia subjetiva es:

“lo olvidé.”

Pero quizás lo que ocurrió realmente fue diferente.

Estaba trabajando sobre A, apareció B, después C y mientras atendía C, una parte de mi atención seguía en B, después apareció D. Y cuando finalmente regreso a A necesito reconstruir todo el estado mental que tenía antes.

¿Qué estaba haciendo? ¿Por qué estaba aquí? ¿Qué había decidido? ¿Qué faltaba?

Normalmente la información vuelve, no desapareció.

El problema fue mantenerla disponible mientras otras cosas competían por el mismo espacio. Eso se parece mucho a un problema de memoria, pero podría ser principalmente un problema de atención y memoria de trabajo.

Y entonces están todas las demás cosas

Por supuesto, sería demasiado fácil culpar únicamente a la inteligencia artificial. En mi caso han ocurrido muchas cosas simultáneamente, pues estuve fuera de mi rutina durante casi dos meses y he tenido una situación familiar complicada que todavía requiere bastante atención.

Hay trabajo, familia, casa, proyectos personales, decisiones.

Quizás algo de estrés que no siempre se siente como estrés, quizás algunas noches durmiendo peor de lo que debería. Y probablemente cierta carga emocional que continúa ejecutándose en segundo plano aunque conscientemente esté trabajando en otra cosa.

Todo eso consume contexto también, por eso no creo que pueda decir:

“la IA está causando esto.”

No lo sé, y probablemente sería falso reducir algo tan complejo a una sola explicación.

Pero sí estoy empezando a sospechar que la forma en que estoy utilizando la IA amplifica algo que ya estaba ocurriendo. La tecnología me permite intentar hacer simultáneamente mucho más de lo que mi atención puede manejar cómodamente.

Hemos eliminado casi todos los tiempos muertos

Hay otra cosa sobre la que he empezado a pensar, durante décadas intentamos hacer las computadoras más rápidas. Y después intentamos eliminar cualquier fricción del software.

Una búsqueda debería responder inmediatamente, una página debería cargar inmediatamente, una compilación debería ser instantánea, una respuesta debería aparecer inmediatamente.

Ahora la IA está llevando esa idea muchísimo más lejos.

Podemos pasar de: idea → investigación → implementación → revisión en cuestión de minutos y eso es extraordinario.

Pero quizás algunos de los espacios que estamos eliminando no eran completamente inútiles. Esperar una compilación, caminar por un café, leer documentación durante veinte minutos, mirar un problema sin tener inmediatamente una respuesta.

Todas esas pequeñas fricciones obligaban a nuestro cerebro a permanecer un poco más de tiempo alrededor de una misma idea.

No estoy proponiendo hacer las computadoras más lentas, pero quizás nosotros sí deberíamos permitirnos ser más lentos.

Más velocidad no debería significar más simultaneidad

Creo que este es el cambio que estoy intentando hacer, no dejar de utilizar agentes, sino todo lo contrario. Son probablemente las herramientas de productividad más potentes que he utilizado en mi carrera, pero empezar a separar dos conceptos que hasta ahora estaba mezclando:

machine throughput y human attention

Un agente puede seguir trabajando mientras yo hago otra cosa, eso no significa que tenga que abrir inmediatamente otro problema.

Una respuesta puede estar lista, eso no significa que tenga que leerla inmediatamente.

Cuatro agentes pueden estar trabajando, eso no significa que mi atención tenga que saltar entre los cuatro.

La computadora mantiene los procesos, yo decido cuándo recuperar cada contexto, pero hay que programarse a uno mismo para no salir corriendo para atender algo que aparentemente necesitamos.

Quizás necesitamos diseñar IA a velocidad humana

Si esta hipótesis tiene algo de verdad, creo que vamos a necesitar una generación diferente de herramientas.

Ahora mismo muchas interfaces celebran la velocidad, el agente terminó, hay una notificación, hay una respuesta, hay otra tarea disponible.

Todo invita a continuar, pero quizás las mejores herramientas del futuro no serán únicamente las que produzcan más, sino las que entiendan cuándo no deberían pedir nuestra atención.

Esto probablemente no sea solamente un problema de programadores

Los desarrolladores quizás estamos viendo esto temprano porque ya podemos utilizar múltiples agentes simultáneamente, pero no es difícil imaginarlo en otros trabajos.

Un manager puede tener agentes preparando documentos, analizando métricas y respondiendo emails, un investigador puede tener varios procesos buscando literatura y analizando información. Un emprendedor puede generar campañas, análisis, diseños y estrategias simultáneamente, un estudiante puede tener una IA explicando, resumiendo, escribiendo y preguntando al mismo tiempo.

Durante mucho tiempo nuestro límite fue cuánto trabajo podíamos producir.

Con la IA ese límite empieza a desaparecer y quizás estamos descubriendo otro:

cuánto trabajo podemos cognitivamente supervisar.

No creo que necesitemos pensar más rápido

Hace poco escribí algo relacionado con la forma en que estoy construyendo herramientas con inteligencia artificial:

quiero que la IA haga menos.

Con eso me refería a que no quiero que una IA necesariamente responda, interprete y complete cada espacio disponible. A veces su trabajo debería ser encontrar algo relevante y después apartarse.

Últimamente pienso que quizás esa idea también debería aplicármela a mí mismo, no necesito abrir otra tarea simplemente porque la IA terminó la anterior rápidamente, no necesito llenar cada minuto liberado por automatización con otra unidad de trabajo, no necesito convertirme en el scheduler humano de diez agentes.

La IA puede aumentar enormemente lo que soy capaz de hacer, pero eso no significa que mi cerebro haya recibido simultáneamente una actualización equivalente.

Quizás estamos entrando en una etapa extraña

Todavía es demasiado pronto para saber qué consecuencias tendrá todo esto. no creo que tengamos suficiente evidencia para decir que la inteligencia artificial está produciendo un nuevo problema global de atención.

Pero millones de personas apenas están empezando a incorporar estas herramientas profundamente en su trabajo. Y los agentes todavía están comenzando.

Dentro de algunos años será completamente normal tener múltiples sistemas trabajando simultáneamente para nosotros, y eso puede producir una cantidad extraordinaria de trabajo.

La pregunta es qué ocurre con la persona que está en medio de todo aquello.

Porque existe una diferencia fundamental entre eliminar trabajo y eliminar tiempo. Si utilizamos cada minuto que la IA nos devuelve para iniciar otra tarea, quizás no estamos recuperando tiempo, simplemente estamos aumentando el número de cosas que intentamos mantener dentro de nuestra cabeza.

Y últimamente empiezo a pensar que el verdadero límite de la productividad con inteligencia artificial quizás no esté en los modelos, quizás esté en nosotros.

La IA puede trabajar a velocidad de máquina. Nosotros todavía necesitamos pensar a velocidad humana.

Y quizás deberíamos proteger eso.

Happy thinking!

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